基于復雜網絡特征的臨床分類分析方法研究.pdf

1、基于人類疾病表型的診斷分析是一個復雜判別決策問題，涉及到多種不同類型的數據及其相互之間的復雜交互關系。如體征時間序列數據是人類健康的一個重要數據資源，傳統(tǒng)的基于時間序列分析的方法以發(fā)現局部的結構模式為主要目標，忽略了人體作為復雜系統(tǒng)所展現的整體信息規(guī)律和模式的發(fā)現，從而存在一定的局限性。而中醫(yī)臨床證候預測作為中醫(yī)證候學研究的主要內容之一，是一個典型的多標簽分類問題，多標簽分類問題常用的標簽拆分方式將證候看作獨立的個體，而中醫(yī)理論認為證候

2、之間存在著復雜的聯(lián)系。并且，證候辨證的主體是臨床醫(yī)生，辨證的過程受醫(yī)生經驗等因素的影響，在癥狀體征的獲取上存在較多的主觀性偏性從而導致癥狀數據存在嚴重的缺失問題。
　　本研究主要內容包括：⑴人體生理系統(tǒng)對體征的調節(jié)使體征時間序列數據呈現分形特性，且不同健康狀態(tài)的系統(tǒng)的調節(jié)能力不同使體征時間序列的分形特性也不同。本文中利用復雜網絡技術研究體征時間序列，采用可視圖方法將體征時間序列數據進行網絡化，將體征時間序列的網絡特征作為屬性，體征

3、數據來源的人的健康狀態(tài)作為類別，分析了和健康狀態(tài)相關的主要網絡特征。文中分析了標準心率時間序列數據和穿戴醫(yī)療設備希盟(CIM)采集的老年人體征數據，發(fā)現和健康相關的主要網絡特征為圖密度。⑵針對臨床醫(yī)生在辨證論治過程中存在的主觀性問題，基于共現性原理，利用臨床病例數據樣本分別建立了癥狀關系網絡和證候關系網絡，在癥狀關系網絡中，利用基于網絡結構的DIAMOND算法進行了樣本癥狀的擴展，利用基于網絡結構傳遞的Prince算法和基于超圖的模型進